ES的底层实现 ES使用倒排索引，通过关键词查找文档ID列表，这使其非常适合全文检索。而MySQL使用B+树索引，用于文档ID查找文档内容。倒排索引性能优于B+树索引，原因在于倒排索引通过内存中的Term Index快速定位到Term Dictionary中的单词列表，再通过Posting List查找对应的文档ID，最后从正排索引中获取数据。
为什么elasticsearch比mysql更适合复杂条件搜索？
ES的底层实现
ES使用倒排索引，通过关键词查找文档ID列表，这使其非常适合全文检索。而MySQL使用B+树索引，用于文档ID查找文档内容。倒排索引性能优于B+树索引，原因在于倒排索引通过内存中的Term Index快速定位到Term Dictionary中的单词列表，再通过Posting List查找对应的文档ID，最后从正排索引中获取数据。这种机制使得ES在复杂条件搜索方面表现更佳。
MySQL同样支持全文检索，通过full inverted index实现，存放于辅助表中，包含word和ilist字段。MySQL还提供了全文检索索引缓存来提高性能。虽然MySQL和ES在全文检索上相似，但ES在性能方面优于MySQL InnoDB。
在复杂业务场景下，如大量数据记录与多查询条件，ES的优势在于其“结果合并策略”，支持SkipList和Bitset方式快速合并结果。这使得ES在处理千万量级数据记录和复杂查询时，性能优势明显。
综上所述，ES之所以更适合复杂条件搜索，主要在于其倒排索引实现机制、结果合并策略以及在处理大规模数据时的高效性能。MySQL虽支持全文检索，但ES在这些方面具有明显优势。2024-08-25
